生成 AI はデータ分析に革命をもたらします
人間と話しているかのようにコンピュータと会話できるシナリオを想像してみてください。このシナリオでは、複雑なテクノロジを学ぶ必要はなく、自然言語を使用してデータを整理し、複雑なデータセットを分析し、レポートを生成できます。数年前には、これは SF の世界だったかもしれませんが、今日では、生成型人工知能 (AI) の画期的な進歩により、そう遠くない話です。
AI関連技術は発展を続けており、2022年11月30日にはOpenAIがチャットロボットChatGPTを公開し、AIが再び注目を集めています。ChatGPT が体現する「スマートさ」と「インテリジェンス」により、ChatGPT は急速に成長を遂げた製品となりました。ChatGPT によるインタラクティブなエクスペリエンスは、1990 年代後半にユーザーが初めて Google と対話したとき、または iPhone が初めて登場したときの状況を思い出させ、誰もが将来のテクノロジーの可能性を垣間見ることができました。
今年6月末には、世界2大データプラットフォームメーカーであるSnowflakeとDatabricksがそれぞれ年次カンファレンスを開催するが、そのテーマはAIや大規模モデルと密接に関連しており、ジェネレーティブAIが再び話題の中心となっている。ビッグデータサークルの。Nvidia CEO の Huang Renxun がスピーチで言及したように、ChatGPT は人工知能の「iPhone モーメント」になるでしょう。
人工知能の人気には根拠がないわけではありません。実際、生成 AI は大きな溝を越え、理論的な概念から幅広い用途を備えた実用的なツールへと移行しました。ChatGPT のような大規模モデルの成熟により、生成 AI が主流となり、データ分析を含むさまざまな分野に新たな可能性がもたらされました。
この記事では、データ分析と人間とコンピューターのインタラクションに対する生成 AI の変革的な影響と、生成 AI がもたらす課題について深く掘り下げ、このテクノロジーのエキサイティングな未来を展望します。
ヒューマン コンピュータ インタラクションに対する生成 AI の破壊的な影響
生成 AI の出現は、人間とコンピューターの相互作用に大きな革命をもたらしました。コマンド ライン インターフェイス (CLI) とグラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) の時代から、私たちは言語ユーザー インターフェイス (LUI) が支配する未来に向かって進んでいます。この変革により、誰もが AI の力を利用して低いしきい値でデータ分析を実行できるようになります。
CLI の時代には、ユーザーはターミナルに正確なコマンドを入力することでコンピュータと対話していました。一方、GUI では、ユーザーがマウスやタッチを使用してボタン、メニュー、アイコンなどのグラフィック要素を操作できる、より直観的なアプローチが導入されています。ただし、どちらの方法でも、ある程度の技術的知識とシステムへの精通が必要です。
対照的に、LUI を使用すると、ユーザーは言語を通じて、より直観的かつ自然な方法でコンピューターと対話できます。簡単な言語命令を使用して、ユーザーはコンピューターにタスクの実行を依頼でき、生成 AI モデルがユーザーの要求を理解してタスクを実行します。
生成 AI の影響は、コンピューターとの対話方法を変え、人々がコンピューターや AI を使用して作業効率を向上させる敷居をさらに下げることです。この変化により、新しいコラボレーション モデルが推進され、私たちは「双子のプログラマー」または「双子のアーティスト」として AI モデルと並行して作業できるようになります。この傾向は人間の能力を増強するものであり、人間の仕事を置き換えるものではありません。
全体として、生成 AI はデータ分析と人間とコンピューターの相互作用に破壊的な影響を与えます。テクノロジーが進歩し続けるにつれて、よりスマートで効率的な作業方法、およびコンピューターとのより自然で直観的な対話が期待されます。
クエリから対話型 AI変化データ分析まで
生成型 AI の出現は、データの分析方法だけでなく、データとの対話方法も変化させています。言語ユーザー インターフェイス (LUI) への移行により、データ分析がより直感的でアクセスしやすくなりました。AI によるデータ分析のユース ケースをいくつか紹介します。
- クエリと取得
販売傾向を把握したいビジネス アナリストの例を考えてみましょう。以前は、複雑な SQL クエリを作成するか、専用のデータ分析ツールを使用する必要がありました。LUI の登場により、AI システムに自然言語で簡単に尋ねることができます。たとえば、「前四半期の売上傾向は何ですか?」または「先月の成績上位の製品を見せてください」などです。AI システムはこのリクエストをコードに変換し、分析を実行し、結果をユーザーフレンドリーな形式で表示します。
- データのクリーニングと準備
別の例は、データのクリーニングと準備です。データ クリーニングは一般に、退屈で時間のかかるプロセスであると考えられています。生成 AI を使用すると、ユーザーは簡単な命令を通じて人工知能システムにデータをクリーンアップするように指示できます。たとえば、ユーザーが「欠損値を含む行を削除する」または「「N/A」のすべてのインスタンスをゼロに置き換える」と言うと、AI システムがそれらのタスクを実行します。
- 分析と可視化
この新しい形式の対話は、データの視覚化やレポートの生成などの他の領域にも拡張されます。たとえば、ユーザーはAIに「地域別の売上を示す棒グラフを作成して」「顧客の人口統計に関するレポートを生成して」と依頼すると、AIシステムがそれらのリクエストを実行します。
- 予測と最適化
さらに、生成 AI により、音声データの検索、洞察の共有、それらを活用してビジネス価値を促進することが容易になります。たとえば、コールセンターに寄せられた苦情電話の数や、カスタマーサービス担当者から顧客への親身なコミュニケーションが売上の増加につながっているかどうかなどがわかります。
- 音声認識と自然言語処理
自然言語処理 (NLP) を使用すると、生成 AI は、たとえば定性的評価を選択して、保険に加入しているドライバーに過失がある可能性、構造化データの欠落情報を分析することによって、メモなどの非構造化データを理解することもできます。
この変革は、誰もが「データの民主化」と呼ぶものをもたらします。つまり、より多くの人々がデータセットにアクセスし、データを分析し、データを使用する誰もが持つ美しいビジョンを真に実現できるようになります。
ただし、この新しい対話方法には一定のリスクも伴います。AI システムが私たちの日常業務にさらに統合されるにつれて、誤用やエラーの可能性が高まります。したがって、強力なセキュリティ対策、慎重なシステム設計、ユーザー教育を通じてこれらのリスクに対処し、軽減することが重要です。
結論: データ分析の新時代の幕開け
将来、生成 AI は単なる新しいツールではなく、データ分析と人間とコンピューターのインタラクションに革命をもたらす革新的なツールとなります。生成 AI は、複雑なタスクを自動化し、データ分析をよりアクセスしやすくすることで、効率と生産性を劇的に向上させます。繰り返しになりますが、他の強力なテクノロジーと同様に、データ セキュリティ、バイアス、精度の問題など、対処する必要がある課題が存在します。
この新しい時代の瀬戸際に立っている私たちには、避けては通れないいくつかの疑問があります。それは、責任を持って生成 AI の力をどのように活用できるのかということです。それが少数の人だけではなく、全人類に確実に利益をもたらすようにするにはどうすればよいでしょうか? このエキサイティングな新分野で未知の領域を探索する際、上記の疑問は私たちの将来に大きく影響するでしょう。
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キリジェンスについて
Apache Kylin の創設チームによって 2016 年に設立された Kyligence は、ビッグデータ分析およびインジケーター プラットフォームの大手プロバイダーであり、エンタープライズ レベルの OLAP (多次元分析) 製品 Kyligence Enterprise とワンストップ インジケーター プラットフォーム Kyligence Zen をユーザーに提供しています。ビジネス分析機能、意思決定支援システム、およびさまざまなデータ駆動型の業界ソリューション。
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